Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Принципиальный подход к описанию транспортной модели.
Сложность задачи оптимизации транспортной системы в том, что, прежде всего, необходимо решить вопросы организации, обработки и анализа огромных массивов информации, а также в выборе математической модели в достаточной степени полно и точно имитирующей реальную динамику транспортной системы района, города или региона. Необходимость многогранного статистического исследования информации в области транспорта, а также алгоритмизация принципов обработки данных требует генерацию банка данных, как основы информационной модели. Информационный уровень банка данных позволяет выполнить центральную задачу информационной модели – многоцелевое информационное обеспечение задач транспортной тематики. При решении задачи исследования и минимизации количества ДТП содержание банка данных должно включать следующие массивы: - массив документов о ДТП, описывающий происшествия одного или нескольких регионов (местоположение ДТП, время, тип, причины и т.д.); - массив о состоянии транспортной инфраструктуры региона (геометрические элементы дороги, параметры транспортных потоков, дорожные знаки и т.д.). Наряду с исследованиями в традиционных направлениях в области транспорта в последнее время интенсивно используются имитационные методы, позволяющие решать более широкий круг проблем, а также учитывать большое количество факторов, влияющих на поведение изучаемой системы. Рассмотрим один из вариантов построения модели транспортной сети. Реальная система представляет собой функционирующую сеть перегонов и транспортных пересечений. Обычно сложность моделируемых систем обуславливает расчленение их на ряд подсистем. Выделим две подсистемы: перекрестки и перегоны, каждая из которых рассматривается иерархически с позиции едущего автомобиля и движения очереди в целом. Рассматривая ij-перегон подразумеваем, что это перегон между i-тым и j-тым перекрестком. Рассматривать можно в общем случае ijkl-ный автомобиль (k-номер автомобиля, l-номер полосы). Аналогично расшифровывается индексация очередей. Рассмотрим модель подсистемы перегон. В каждый момент времени t каждый ijkl-ный автомобиль может быть описан набором характеристик:
Тijkl(t) – тип автомобиля; Nijkl(t) – номер автомобиля от начала вхождения в охватываемый моделью микрорайон и до выхода из него; Сijkl(t) – расстояние от автомобиля до следующего перекрестка; Vijkl(t) – cкорость автомобиля; Аijkl(t) – ускорение или замедление автомобиля; Dijkl(t) – случайная величина, характеризующая направление дальнего маршрута автомобиля при выходе с перегона; Вijkl(t) – промежуточная величина, характеризующая одно из следующих качественных состояний: 1) автомобиль на входе; 2) ускорение; 3) желаемая скорость; 4) скорость менее желаемой; 5) замедление; 6) блокировка светофором; 7) блокировка лидером; 8) блокировка ДТП; 9) переход на другую полосу; 10) конец перегона. В каждый момент t каждая ijl – ная очередь может быть описана набором характеристик: Nijl(t) – счетчик очереди; Фijl(t) – фаза светофора, принимает значения (0;1); Ωijl(t) – остаточное время до поступления очередного автомобиля на перегон; τijl(t) – остаточное время до смены фазы светофоров; τ1ijl(t) – остаточное время до момента ДТП; Сijl(t) – расстояние от лидера очереди до последующего перекрестка; Vijl(t) – скорость очереди; Аijl(t) – ускорение очереди; Мijl(t) – счетчик лидеров, покинувших перегон; Вijl(t) – промежуточная величина, характеризующая качественное состояние ijl – ной очереди: 1) равномерное продвижение очереди; 2) ускорение; 3) замедление; 4) блокировка по фазе светофора; 5) блокировка по ДТП; 6) состояние отсутствия машин на полосе; 7) перестроение очереди на другую полосу; 8) растягивание очереди. Рассмотрим состояние двух автомобилей: Вijkl(t) – состояние первого автомобиля; Вij(k-1)l(t) – состояние второго автомобиля (лидер). Для первого автомобиля расстояние до последующего перекрестка: Сijkl(t), а для второго - Сij(k-1)l(t). Автомобиль лидер находится ближе к перекрестку, значит: Сijkl(t)< Сij(k-1)l(t). Если скорость очереди постоянна Vijkl(t)= Vij(k-1)l(t)= Vijl(t), то время следования до последующего перекрестка тоже неодинаково: Сijkl(t)/Vijl(t)>Сij(k-1)l(t)/Vijl(t). Если выполняется условие: τijl(t)> Сijkl(t)/Vijl(t)>Сij(k-1)l(t)/Vijl(t), то это означает, что ijkl–ный автомобиль в момент времени t движется с желаемой скоростью, имеет лидера, порядковый номер его не изменится в промежуток времени {t;t+1}, то есть смены лидеров не произойдет, автомобиль будет продолжать равномерное движение и перекресток будет пройден без остановки.
Стохастические модели. Стохастические модели применяются для решения некоторых задач ОДД, когда необходимо располагать стохастическими характеристиками параметров транспортных потоков (н/п в зоне перекрестка). Исследованиями установлено, что для описания потоков сравнительно малой интенсивности, характеризующих вероятность проезда определенного числа ТС через сечение дороги применимо распределение Пуассона: где вероятность проезда п–го числа автомобилей за время t; λ – основной параметр распределения (интенсивность авт/с); t – длительность отрезков наблюдения в с.; n – число автомобилей. Практически для целей управления движением более необходимо располагать данными о характере распределения временных интервалов между следующими друг за другом ТС. Если появление автомобилей характеризуется распределением Пуассона, то интервалы между автомобилями распределены по экспоненциальному закону: где плотность распределения. В транспортном потоке физически невозможно появление интервалов меньших, чем соответствующие длине типичного транспортного средства, поэтому более точным будет применение смещенного экспоненциального закона: Упомянутые модели дают удовлетворительную сходимость с натуральными наблюдениями для однородных потоков, главным образом состоящих из легковых автомобилей. При смешанном потоке, а также воздействии некоторых внешних факторов может быть применено γ-распределение Эрланга (распределение к-го порядка): Движущиеся автомобили в общем случае разделяются на свободнодвижущиеся и следующие за лидером. Свободнодвижущиеся автомобили не имеют препятствия со стороны других участников движения и распределение интервалов времени для них может быть принято по экспоненциальному закону: где φ – доля свободнодвижущихся автомобилей. Движение ТС по дорогам в потоке большой интенсивности и, особенно, в зоне пересечений может быть рассмотрено на основании теории массового обслуживания. Задачи, решаемые с помощью этой теории, обычно сводятся к определению максимального числа «заявок», а также определению очереди в системе по истечении определенного промежутка времени. Применительно к транспортной задаче это означает возможность определения пропускной способности пересечения, задержек автомобилей и возникающих перед перекрестком очередей. Под «заявкой» понимают появление в сечении дороги одного транспортного средства.
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-12-15; просмотров: 45; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.216.155.130 (0.007 с.) |